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Campo DCValorIdioma
dc.creatorMorais, Thiago Moura de-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6337492331800122eng
dc.contributor.advisor1Menezes, José Elmo de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9654702573176547eng
dc.contributor.advisor-co1Santos, Felipe Corrêa Veloso dos-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8785230632435448eng
dc.contributor.referee1Santos, Felipe Corrêa Veloso dos-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8785230632435448eng
dc.contributor.referee2Rodrigues, Cloves Gonçalves-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7962325017303457eng
dc.date.accessioned2020-10-19T18:24:26Z-
dc.date.issued2018-05-02-
dc.identifier.citationMorais, Thiago Moura de. Análise e modelagem estatística para caracterização climática da região hidrográfica do Xingu-PA. 2018. 143 f. Dissertação( Programa de Pós-Graduação STRICTO SENSU em Engenharia de Produção e Sistemas) - Pontifícia Universidade Católica de Goiás, Goiânia - Go.eng
dc.identifier.urihttp://tede2.pucgoias.edu.br:8080/handle/tede/4505-
dc.description.resumoDevido as mudanças nos padrões climáticos nas últimas décadas, compreender os elementos climáticos e as incertezas que os permeiam são de extrema importância, para definição de medidas estratégicas e minimizar os possíveis riscos advindos com as mudanças no clima. Este estudo teve como objetivo analisar e caracterizar a variabilidade climática espaço-temporal da Região Hidrográfica do Xingu-PA relacionando ao fenômeno El Niño-Oscilação Sul. Os resultados mostram padrões climáticos com comportamento distintos entre as variáveis, onde a precipitação apresenta maior variabilidade, além do comportamento inverso ascendente na temperatura e descendente na umidade relativa do ar. Foi verificado relação altimétrica inversa com as variáveis precipitação e temperatura. Devido à alta variabilidade nos padrões climáticos, não houve ajuste à uma função densidade de probabilidade considerando todo o conjunto de dados, que só foi possível considerando períodos intervalares. Pela análise de El Niño e La Niña se verificou grande influência das anomalias no clima em diferentes períodos, justificando valores extremos identificados nas séries. Também foi verificado predominância de moderada e forte dependência espacial e baixo alcance variográfico, que inviabiliza estimativas de novos pontos de monitoramento, necessitando de novas abordagens para utilização conjunta. O modelo SARIMA se mostrou uma boa abordagem para modelagem de dados de temperatura e umidade relativa do ar com média mensal, no entanto, para precipitação acumulada mensal não apresentou bom desempenho. Os resultados apontam possíveis impactos na economia e na disponibilidade de água no sistema de drenagem da UHE Belo Monte à longo prazoeng
dc.description.abstractBecause of the changes in weather patterns in recent decades, understanding the climatic Elements and the uncertainties that permeate them are of extremely importance to define strategic measures and the uncertainties that pemeate them are of extremely importance to define strategic measures and minimize the possible risks arising from changes in climate. This study aimed to analyze and charcterize the space-time climatic variability of the Xingu- PA Hydrographic Region Related to the phenomenon El Niño-Southern Oscillation. The Results show climatic patterns with differente behavior among the variables, where the Precipitation presents greater variability, besides the inverse uward and downward Temperature behavior in the relative humidity of the air. It was verified the inverse Altimetric relation with the precipitation and temperature variables. Due to the high Variability in the climatic patterns, there was no adjustment to a probability density Function considering the entire dataset, which was only possible considering interval Periods. By the analysis of El Niño and La Niña there was a great influence of the Anomalies in the climate in differents periods, justifying extreme values identified in the Series. It was also verified a predominance of moderate and strong spatial dependence With low reach variographic, which makes it impossible to estimate new monitoring Points, necessiatating new approaches for joint use. The SARIMA model was shown to be a good approach for data modeling of temperature and relative air humidity with monthly mean, however, for monthly accumulated precipitation did not show good performance. The results indicate possible impacts on the economy and the availability of water in the drainage system of the Belo Monte Hydroelectric power Pant in the long timeeng
dc.description.provenanceSubmitted by admin tede ([email protected]) on 2020-10-19T18:24:04Z No. of bitstreams: 1 Thiago Moura de Morais.pdf: 6092712 bytes, checksum: 4f1f33243298b0f7d1dc8dee86ab1d73 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-10-19T18:24:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Thiago Moura de Morais.pdf: 6092712 bytes, checksum: 4f1f33243298b0f7d1dc8dee86ab1d73 (MD5) Previous issue date: 2018-05-02eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.thumbnail.urlhttp://tede2.pucgoias.edu.br:8080/retrieve/14379/Thiago%20Moura%20de%20%20Morais.pdf.jpg*
dc.languageporeng
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáseng
dc.publisher.departmentEscola de Engenharia::Curso de Engenharia de Produçãoeng
dc.publisher.countryBrasileng
dc.publisher.initialsPUC Goiáseng
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação STRICTO SENSU em Engenharia de Produção e Sistemaseng
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectGeoestatística, Climatometria, Hidrologia estatísitica, Sazonalidade Climática, Série Temporaispor
dc.subjectGeostatistics, Climatometry, Statistical Hydrology, Climate Seasonality, Time Serieseng
dc.subject.cnpqEngenharias: Engenharia de Produçãoeng
dc.titleAnálise e modelagem estatística para caracterização climática da região hidrográfica do Xingu-PAeng
dc.title.alternativeAnalysis and statistical modeling for climatic characterization of the Xingu-PA hydrographic regioneng
dc.typeDissertaçãoeng
Aparece nas coleções:Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas
Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas

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